什么是最好的R树变种

Question

我最近在R-tree及其变体上阅读论文和代码：线性，二次，R * -tree，以及R树包装（STR）。在我看来，不同的技术在树创建，范围搜索和knn搜索的时间复杂性方面是不同的。 STR树似乎比其他人更好。然而，这些论文来自上个世纪。我怀疑近20年后，目前最好的R树变种是什么？

Answer 1

另一个更新的树是X-tree（也基于R-Tree）。

如果您正在寻找一般空间索引，而不仅仅是R-Trees，我可以推荐PH-Tree。它可以轻松地与R-Tree变体竞争矩形或范围查询，具有相当好的kNN查询支持（仅比21维度的Cover-Tree慢50％），它可以很好地扩展到大型和/或集群数据集，并且相当节省空间。最好的事情可能是它具有出色的更新性能，插入/移动/删除只需要比查找更长的时间。另一个优点是它不需要重新平衡，这意味着任何更新都不会超过2个节点。

缺点：

• 低维度的实现相当复杂，但如果您对Java实现很好，here is mine。
• 高维度的实现不太复杂，但对于少于10个维度而言也很慢，here。
• 它主要更喜欢群集数据，但通过更均匀分布的数据，性能仍然可以。

Answer 2

R * - 树被证明效果非常好并且仍然是最佳变体。

诸如STR之类的批量加载技术是更快（更好）构建初始树而不是逐个插入对象的绝佳补充。

通常，您需要一个带有STR批量加载的R * -tree。